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GREYCstoration [1] est un outil libre permettant de débruiter, interpoler ou redimensionner des images couleurs 2D. Il fonctionne en ligne de commande, et est disponible pour les systèmes Unix, Mac et Windows (licence CeCILL).
L'algorithme principal utilisé se base sur les EDP (équations aux dérivées partielles) de diffusion anisotropes [2], qui permettent de lisser l'image tout en considérant localement la géométrie des contours. Ce programme est développé dans l'équipe IMAGE du laboratoire GREYC (Unité de Recherche CNRS de l'université de Caen) [3].
Une nouvelle version estampillée 2.5 est sortie, et apporte des nouveautés intéressantes :
- Une utilisation mémoire mieux gérée : L'occupation mémoire était clairement un frein important pour le traitement de 'grosses' images avec l'ancienne version de GREYCstoration. L'algorithme est maintenant beaucoup plus économe, et propose un nouveau mode 'vignettage' activé par défaut, permettant de traiter l'image par portions successives. Cela permet d'économiser jusqu'à plusieurs centaines de mégaoctets d'utilisation mémoire sur certaines grosses images.
Un petit test rapide de débruitage d'une image de dimension 3264x2448 donne :
Ancienne version (2.4.2) : Utilisation mémoire 654 Mo.
Nouvelle version (2.5) : Utilisation mémoire 98 Mo.
Soit un gain grosso-modo de 6 pour un résultat visuellement équivalent. Le temps de calcul entre les deux versions est comparable si on a une capacité mémoire suffisante, mais devient très avantageux en faveur de la dernière version 2.5 avec des 'petites' config, puisqu'on évite généralement le swap sur le disque ! - Un mode 16bits entier/32 bits flottants, permettant de gérer facilement les images à 16bits par composantes ou les images codées en flottants.
- Une refonte globale de l'algorithme, notamment avec une meilleure factorisation du code et la création d'une API C++ simplifiée. Du point de vue d'un programmeur, cela se traduit par une plus grande facilité d'intégration de GREYCstoration dans des logiciels open-sources tiers. Le code source exemple [4] utilisant cette API permet de bien comprendre la facilité de la chose. J'espère que cela permettra d'accélerer encore un peu plus l'intégration propre de cette dernière version dans un plug-in GIMP [5].
Voila, n'hésitez pas si vous voulez tester, et me donner des retours d'utilisations de cette nouvelle version. ou des suggestions... Merci.
Liens relatifs :
[0] Exemples d'utilisation de GREYCstoration :
http://www.greyc.ensicaen.fr/~dtschump/greycstoration/demons(...)
[1] Site web de GREYCstoration :
http://www.greyc.ensicaen.fr/~dtschump/greycstoration/
[2] Publication décrivant l'algorithme utilisé :
http://www.greyc.ensicaen.fr/~dtschump/data/ijcv2006.pdf
[3] Site web de l'équipe IMAGE du GREYC :
http://www.greyc.ensicaen.fr/EquipeImage/
[4] Exemple d'utilisation de l'API C++ de GREYCstoration :
http://cimg.cvs.sourceforge.net/cimg/CImg/examples/greycstor(...)
[5] Plug-in GIMP, appel à contribution :
http://linuxfr.org/~dtschump/23659.html
> Lire le journal (6 commentaires, moyenne: 4,3).
c'est déjà utilisé dans digikam
enfin je crois? CIMG ça a un rapport?
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[^]Re: c'est déjà utilisé dans digikam
Posté par David Tschumperlé (page perso, ) le 05/03/2007 à 15:29. (lien). Évalué à 8.L'ancienne version est utilisée dans Digikam.
GREYCstoration est codée en utilisant la bibliothèque CImg.
J'ai envoyé un mail à Gilles Caulier, j'espère pouvoir l'aider à intégrer la nouvelle version dans DigiKam.
David.
Merci
Merci beaucoup pour tout le boulot que tu fais sur ce magnifique programme.
Je suis un fan de photos et je l'utilise énromément pour débruiter mes photos, et depuis peu je commence même à l'utiliser pour éssayer d'enlever les ptit truc qui viennent parfois pourrir une photos, du style un fil électrique ou autre.
Et le résultat est remarquable, et si je l'ai toujours trouvé très lent comparé à la concurence, cela ne m'a jamas géné. J'ai tout mon temps quand je traite une photo et le plus important pour moi est la qualité finale.
Le seul problème de GREYCstoration, pour moi, est la difficulté pour trouver les bons paramètrage pour obtenir le meilleur résultat. Et cela peux vite devenir frustrant, mais j'ai bien peur qu'il n'y ai pas grand chose à faire pour cela.
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[^]Re: Merci
Posté par David Tschumperlé (page perso, ) le 05/03/2007 à 18:16. (lien). Évalué à 7.Pour le paramétrage, je pense qu'il faudrait effectuer une première analyse statistique (grossière) de l'image (genre estimation du niveau de bruit, type de bruit, etc...), qui tenterait de régler des paramètres 'optimaux'.
C'est un gros problème en soi, mais c'est une idée que j'aimerais creuser.. Mais pas pour tout de suite à mon avis !-
[^]Re: Merci
Posté par mammique (Jabber id, page perso, ) le 06/03/2007 à 09:52. (lien). Évalué à 2.Ce n'est peut etre pas si difficile, OpenCV par exemple a des fonctions de statistiques pas mal. Si on recupère les réglages optimaux (faits à la main) de quelques dizaines d'images vraiment differentes, et qu'on les recoupe avec ces statistiques on devrait avoir quelquechose...
http://www.cs.unc.edu/Research/stc/FAQs/OpenCV/OpenCVReferen(...)
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[^]Re: Merci
Posté par abramov_MS () le 06/03/2007 à 14:42. (lien). Évalué à 2.petite demande, serait il possible de completer le howto sur le inpainting s'il te plait?
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